AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

【大数据计算】(二) HBase 的安装和基础编程

2021-12-06 184
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute，5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute，500CU*H 100GB 3个月
简介： 目录1. 安装HBase1.1 下载安装文件1.2 配置环境变量1.3 添加用户权限1.4 查看HBase版本信息2. HBase的配置2.1 单机模式配置2.1.1 配置hbase-env.sh文件2.1.2 配置hbase-site.xml2.1.3 启动Hbase2.2 伪分布模式配置2.2.1 配置hbase-site.xml3. HBase常用的Shell命令3.1 在HBase中创建表3.2 添加数据3.3 查看数据3.4 删除数据3.5 删除表3.6 查询历史记录3.7 退出HBase数据库4. HBase编程实践4.1 编程题 API

目录

1. 安装HBase

1.1 下载安装文件

1.2 配置环境变量

1.3 添加用户权限

1.4 查看HBase版本信息

2. HBase的配置

2.1 单机模式配置

2.1.1 配置hbase-env.sh文件

2.1.2 配置hbase-site.xml

2.1.3 启动Hbase

2.2 伪分布模式配置

2.2.1 配置hbase-site.xml

3. HBase常用的Shell命令

3.1 在HBase中创建表

3.2 添加数据

3.3 查看数据

3.4 删除数据

3.5 删除表

3.6 查询历史记录

3.7 退出HBase数据库

4. HBase编程实践

4.1 编程题 API文档

4.1.1 第一题

4.1.2 第二题

5. 福利送书

最后

1. 安装HBase

1.1 下载安装文件

1.2 配置环境变量

进入环境中

sudo vim ~/.bashrc


添加箭头所指的两个路径


使得环境生效

source ~/.bashrc


1.3 添加用户权限

sudo chown -R zqc /usr/local/hbase


image.png


1.4 查看HBase版本信息

hbase version


image.png


2. HBase的配置

2.1 单机模式配置

2.1.1 配置hbase-env.sh文件

sudo vim /usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh


image.png


2.1.2 配置hbase-site.xml

sudo vim /usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml


2.1.3 启动Hbase

先启动hadoop

start-dfs.sh


再启动hbase

start-hbase.sh


jps出现下面这些即可

image.png


停止 HBase 运行


stop-hbase.sh


停止Hadoop的运行

stop-dfs.sh


2.2 伪分布模式配置

2.2.1 配置hbase-site.xml

image.png


3. HBase常用的Shell命令

3.1 在HBase中创建表

create 'student','Sname','Ssex','Sage','Sdept','course'


image.png


3.2 添加数据

put 'student','95001','Sname','LiYing'


image.png


put 'student','95001','Ssex','male'


image.png


3.3 查看数据

get 'student','95001'


image.png


3.4 删除数据

在 Hbase 中用 delete 以及 deleteall 命令进行删除数据操作

区别：

delete 用于删除一个单元格数据，是 put 的反向操作；

deleteall 用于删除一行数据


delete 'student','95001','Ssex'

image.png


3.5 删除表

删除表需要分两步操作

第一步先让该表不可用，第二步删除表。

比如，要删除student表，可以使用如下命令：


disable 'student'


drop 'student'


image.png


3.6 查询历史记录

先创建一个teacher表

create 'teacher',{NAME=>'username',VERSIONS=>5}


不断put数据

image.png

查询时，默认情况下回显示当前最新版本的数据，如果要查询历史数据，需要指定查询的历史版本数，由于上面设置了保存版本数为5，所以，在查询时制定的历史版本数的有效取值为1到5，具体命令如下：

get 'teacher','91001', {COLUMN=>'username',VERSIONS=>3}


下面是查询版本号为3的

image.png


3.7 退出HBase数据库

exit


image.png


4. HBase编程实践

在IDEA创建项目


为项目添加需要用到的JAR包


JAR包位于HBase安装目录下

如位于：/usr/local/hbase/lib目录下，单击界面中的Libraries选项卡，再单击界面右侧的Add External JARs按钮，选中/usr/local/hbase/lib目录下的所有JAR包，点击OK，继续添加JAR包，选中client-facing-thirdparty下的所有JAR文件，点击OK。


编写Java应用程序

如果程序里面示例网址“hdfs://localhost:9000/hbase”，运行时出错，可以把” localhost ”改成” master ”。


编译运行


4.1 编程题 API文档

4.1.1 第一题

image.png


利用4中的程序，创建上表：表scores的概念视图如上图所示


用学生的名字name作为行键（rowKey）

年级grade是一个只有一个列的列族

score是一个列族。

每一门课程都是score的一个列，如English、math、Chinese等。score 的列可以随时添加。

添加如下数据：

image.png

  • 创建表
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import java.io.IOException;
public class Create {
    public static Configuration configuration;
    public static Connection connection;
    public static Admin admin;
    //建立连接
    public static void init(){
        configuration  = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");
        try{
            connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
            admin = connection.getAdmin();
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //关闭连接
    public static void close(){
        try{
            if(admin != null){
                admin.close();
            }
            if(null != connection){
                connection.close();
            }
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void CreateTable(String tableName) throws IOException {
        if (admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName))) {
            System.out.println("Table Exists!!!");
        }
        else{
            HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(tableName);
            tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("grade"));
            tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("score"));
            tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("score.english"));
            tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("score.math"));
            tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("score.chinese"));
            admin.createTable(tableDesc);
            System.out.println("Create Table Successfully .");
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        String tableName = "scores_zqc";
        try {
            init();
            CreateTable(tableName);
            close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

image.png

  • 插入数据
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import java.io.IOException;
public class Insert {
    public static Configuration configuration;
    public static Connection connection;
    public static Admin admin;
    //建立连接
    public static void init(){
        configuration  = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");
        try{
            connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
            admin = connection.getAdmin();
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //关闭连接
    public static void close(){
        try{
            if(admin != null){
                admin.close();
            }
            if(null != connection){
                connection.close();
            }
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void InsertRow(String tableName, String rowKey, String colFamily, String col, String val) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        Put put = new Put(rowKey.getBytes());
        put.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes(), val.getBytes());
        System.out.println("Insert Data Successfully");
        table.put(put);
        table.close();
    }
    public static void main(String[] args) {
        String tableName = "scores_zqc";
        String[] RowKeys = {
                "dandan",
                "sansan",
        };
        String[] Grades = {
                "6",
                "6",
        };
        String[] English = {
                "95",
                "87"
        };
        String[] Math = {
                "100",
                "95",
        };
        String[] Chinese = {
                "92",
                "98",
        };
        try {
            init();
            int i = 0;
            while (i < RowKeys.length){
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "grade", "", Grades[i]);
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "score", "english", English[i]);
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "score", "math", Math[i]);
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "score", "chinese", Chinese[i]);
                i++;
            } //031904102 zqc
            close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

image.png

hbase shell中查看数据

image.png


4.1.2 第二题

创建并插入相关数据后，查看Hbase java api 文档

在ExampleForHBase 类中添加两个个函数分别实现一个rowKey 过滤器（RowFilter）以及一个单列值过滤器(SingleColumValueFilter)；

之后通过这两个函数分别做如下查询：


插入成功

image.png

查询Zhangshan 的年级以及相关成绩，打印在控制台中并截图。


查询数学成绩低于100的所有人的名字，打印在控制台中并截图。


插入数据

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import java.io.IOException;
public class InsertTwo {
    public static Configuration configuration;
    public static Connection connection;
    public static Admin admin;
    //建立连接
    public static void init(){
        configuration  = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");
        try{
            connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
            admin = connection.getAdmin();
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //关闭连接
    public static void close(){
        try{
            if(admin != null){
                admin.close();
            }
            if(null != connection){
                connection.close();
            }
        }catch (IOException e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void InsertRow(String tableName, String rowKey, String colFamily, String col, String val) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        Put put = new Put(rowKey.getBytes());
        put.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes(), val.getBytes());
        System.out.println("Insert Data Successfully");
        table.put(put);
        table.close();
    }
    public static void main(String[] args) {
        String tableName = "scores_zqc_two";
        String[] RowKeys = {
                "Leelei",
                "Dandan",
                "Sansan",
                "Zhanshan",
        };
        String[] Grades = {
                "6",
                "6",
                "6",
                "6",
        };
        String[] English = {
                "78",
                "95",
                "67",
                "66",
        };
        String[] Math = {
                "78",
                "95",
                "100",
                "66",
        };
        String[] Chinese = {
                "90",
                "92",
                "60",
                "66",
        };
        try {
            init();
            int i = 0;
            while (i < RowKeys.length){
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "grade", "", Grades[i]);
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "score", "english", English[i]);
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "score", "math", Math[i]);
                InsertRow(tableName, RowKeys[i], "score", "chinese", Chinese[i]);
                i++;
            }
            close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

image.png

  • 查询
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
public class FindTwo {
    public static Configuration configuration;
    public static Connection connection;
    public static Admin admin;
    public static void init() {
        configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.rootdir", "hdfs://192.168.0.108:9000/hbase");
        try {
            connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
            admin = connection.getAdmin();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void close() {
        try {
            if(admin !=null) {
                admin.close();
            }
            if(connection !=null) {
                connection.close();
            }
        }catch(IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void findRowFilter(String tablename,String rowkey) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename));
        Scan scan = new Scan();
        System.out.println("RowKey: "+rowkey);
        Filter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL,new SubstringComparator(rowkey));
        scan.setFilter(filter);
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
        for (Result res : scanner) {
            List<Cell> cells = res.listCells();
            for (Cell cell : cells) {
                // 打印rowkey,family,qualifier,value
                System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell))
                        + ": " + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell))
                        + ": "+Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
                        +": "+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)) );
            }
        }
        scanner.close();
    }
    public static void findSingleColumValueFilter(String tablename,String colFamily,String col) throws IOException {
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename));
        Scan scan = new Scan();
        System.out.println("\nthe value of math in colFamily < 100:");
        Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(colFamily),
                Bytes.toBytes(col),
                CompareOp.GREATER,
                Bytes.toBytes("100"));
        scan.setFilter(filter);
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
        for (Result res : scanner) {
            System.out.println("name: "+Bytes.toString(res.getRow()));
        } 
        scanner.close();
    }
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        init();
        findRowFilter("scores_zqc_two","Zhanshan");
        findSingleColumValueFilter("scores_zqc_two","score","math");
        close();
    }
}

image.png

5. 福利送书

image.png


【内容简介】


《Java多线程与大数据处理实战》对 Java 的多线程及主流大数据中间件对数据的处理进行了较为详细的讲解。

本书主要讲了Java的线程创建方法和线程的生命周期，方便我们管理多线程的线程组和线程池，设置线程的优先级，设置守护线程，学习多线程的并发、同步和异步操作，了解 Java 的多线程并发处理工具（如信号量、多线程计数器）等内容。

引入了 Spring Boot、Spring Batch、Quartz、Kafka 等大数据中间件。这为学习Java 多线程和大数据处理的读者提供了良好的参考。多线程和大数据的处理是许多开发岗位面试中容易被问到的知识点。

学好多线程的知识点，无论是对于日后的开发工作，还是正要前往一线开发岗位的面试准备，都是非常有用的。

本书既适合高等院校的计算机类专业的学生学习，也适合从事软件开发相关行业的初级和中级开发人员。

【评论区】和 【点赞区】 会抽一位粉丝送出这本书籍嗷~


当然如果没有中奖的话，可以到当当，京东北京大学出版社的自营店进行购买。


也可以关注我！每周都会送一本出去哒~


文章标签：
云数据库HBase版
云原生大数据计算服务 MaxCompute
Java
Shell
分布式计算
Hbase
Spring
API
中间件
数据库
大数据
分布式数据库
关键词：
云数据库HBase版大数据
云原生大数据计算服务 MaxCompute安装
云原生大数据计算服务 MaxCompute hbase
大数据云数据库HBase版
云原生大数据计算服务 MaxCompute编程
相关实践学习
lindorm多模间数据无缝流转
展现了Lindorm多模融合能力——用kafka API写入，无缝流转在各引擎内进行数据存储和计算的实验。
云数据库HBase版使用教程
&nbsp; 相关的阿里云产品：云数据库 HBase 版 面向大数据领域的一站式NoSQL服务，100%兼容开源HBase并深度扩展，支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力，是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库，是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库。 了解产品详情:&nbsp;https://cn.aliyun.com/product/hbase &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验：数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引，您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接，领取免费ECS&amp;RDS资源，30分钟完成数据库上云实战！https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
小生凡一
目录
相关文章
土木林森
|
23天前
|
Java 大数据 分布式数据库
Spring Boot 与 HBase 的完美融合：探索高效大数据应用开发的新途径
【8月更文挑战第29天】Spring Boot是一款广受好评的微服务框架，以其便捷的开发体验著称。HBase则是一个高性能的大数据分布式数据库系统。结合两者，可极大简化HBase应用开发。本文将对比传统方式与Spring Boot集成HBase的区别，展示如何在Spring Boot中优雅实现HBase功能，并提供示例代码。从依赖管理、连接配置、表操作到数据访问，Spring Boot均能显著减少工作量，提升代码可读性和可维护性，使开发者更专注业务逻辑。
土木林森
61 1
土木林森
|
1月前
|
分布式计算 大数据 分布式数据库
"揭秘HBase MapReduce高效数据处理秘诀：四步实战攻略，让你轻松玩转大数据分析！"
【8月更文挑战第17天】大数据时代，HBase以高性能、可扩展性成为关键的数据存储解决方案。结合MapReduce分布式计算框架，能高效处理HBase中的大规模数据。本文通过实例展示如何配置HBase集群、编写Map和Reduce函数，以及运行MapReduce作业来计算HBase某列的平均值。此过程不仅限于简单的统计分析，还可扩展至更复杂的数据处理任务，为企业提供强有力的大数据技术支持。
土木林森
39 1
1941623231718325
|
2月前
|
存储 NoSQL 大数据
大数据存储：HBase与Cassandra的对比
【7月更文挑战第16天】HBase和Cassandra作为两种流行的分布式NoSQL数据库，在数据模型、一致性模型、数据分布、查询语言和性能等方面各有千秋。HBase适用于需要强一致性和与Hadoop生态系统集成的场景，如大规模数据处理和分析。而Cassandra则更适合需要高可用性和灵活查询能力的场景，如分布式计算、云计算和大数据应用等。在实际应用中，选择哪种数据库取决于具体的需求和场景。希望本文的对比分析能够帮助读者更好地理解这两种数据库，并做出明智的选择。
1941623231718325
227 1
weixin_836869520
|
2月前
|
存储 Java 分布式数据库
使用Spring Boot和HBase实现大数据存储
使用Spring Boot和HBase实现大数据存储
weixin_836869520
166 1
_BugMan
|
3月前
|
Java 大数据 API
【大数据】HDFS、HBase操作教程（含指令和JAVA API）
【大数据】HDFS、HBase操作教程（含指令和JAVA API）
_BugMan
109 0
【大数据】HDFS、HBase操作教程（含指令和JAVA API）
_BugMan
|
3月前
|
分布式计算 自然语言处理 大数据
【大数据】MapReduce JAVA API编程实践及适用场景介绍
【大数据】MapReduce JAVA API编程实践及适用场景介绍
_BugMan
77 0
_BugMan
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【大数据】分布式数据库HBase下载安装教程
【大数据】分布式数据库HBase下载安装教程
_BugMan
81 0
_BugMan
|
3月前
|
存储 缓存 大数据
【大数据】分布式数据库HBase
【大数据】分布式数据库HBase
_BugMan
91 0
1941623231718325
|
15天前
|
存储 大数据 数据挖掘
【数据新纪元】Apache Doris：重塑实时分析性能，解锁大数据处理新速度，引爆数据价值潜能！
【9月更文挑战第5天】Apache Doris以其卓越的性能、灵活的架构和高效的数据处理能力，正在重塑实时分析的性能极限，解锁大数据处理的新速度，引爆数据价值的无限潜能。在未来的发展中，我们有理由相信Apache Doris将继续引领数据处理的潮流，为企业提供更快速、更准确、更智能的数据洞察和决策支持。让我们携手并进，共同探索数据新纪元的无限可能！
1941623231718325
62 11
郑小健
|
20天前
|
存储 分布式计算 大数据
MaxCompute 数据分区与生命周期管理
【8月更文第31天】随着大数据分析需求的增长，如何高效地管理和组织数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute（原名 ODPS）是一个专为海量数据设计的计算服务，它提供了丰富的功能来帮助用户管理和优化数据。本文将重点讨论 MaxCompute 中的数据分区策略和生命周期管理方法，并通过具体的代码示例来展示如何实施这些策略。
郑小健
51 1

热门文章

最新文章

  • 1
    如何降低90%Java垃圾回收时间？以阿里HBase的GC优化实践为例
  • 2
    开源大数据技术专场（上午）:Spark、HBase、JStorm应用与实践
  • 3
    如何降低90%Java垃圾回收时间？以阿里HBase的GC优化实践为例
  • 4
    HBase进化之从NoSQL到NewSQL，凤凰涅槃成就Phoenix
  • 5
    如何通过控制台来访问HBase开源组件？
  • 6
    HBase设计与开发
  • 7
    HBase2 使用协处理器删除指定qualifier的全部数据
  • 8
    HBase源码分析之compact请求发起时机、判断条件等详情（二）
  • 9
    HBase工具之监控Region的可用和读写延时状况
  • 10
    Hadoop之Hbase安装和配置
  • 1
    大数据组件之Storm简介
    91
  • 2
    大数据处理与分析实战：技术深度剖析与案例分享
    743
  • 3
    矢量数据库与大数据平台的集成：实现高效数据处理
    59
  • 4
    DataWorks操作报错合集之DataWorks ODPS数据同步后，timesramp遇到时区问题，解决方法是什么
    65
  • 5
    DataWorks操作报错合集之DataWorks中udf开发完后，本地和在MaxCompute的工作区可以执行函数查询，但是在datawork里报错FAILED: ODPS-0130071:[2,5]，是什么原因
    72
  • 6
    DataWorks操作报错合集之DataWorks使用数据集成整库全增量同步oceanbase数据到odps的时候，遇到报错，该怎么处理
    72
  • 7
    DataWorks操作报错合集之在使用MaxCompute的Java SDK创建函数时，出现找不到文件资源的情况，是BUG吗
    65
  • 8
    DataWorks操作报错合集之在DataWorks数据集成中，但是预览ODPS源数据库为空，是什么导致的
    70
  • 9
    DataWorks操作报错合集之在DataWorks中使用ODPS SQL时遇到"该文件对应引擎实例已失效，请重新选择可用的引擎实例"的错误提示”，是什么导致的
    99
  • 10
    DataWorks产品使用合集之DataWorks一键maxcompute数据同步的操作步骤是什么
    67

    • 相关课程

    更多
  • 大数据Impala教程
  • 大数据Spark2020版（知识精讲与实战演练）第三阶段
  • 大数据Spark2020版（知识精讲与实战演练）第四阶段
  • 云数据库HBase版使用教程
  • HBase入门教程
  • 分布式数据库 HBase 快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • 大数据时代的存储 ——HBase的实践与探索
  • Hbase在滴滴出行的应用场景和最佳实践
  • 阿里云HBase主备双活

    • 相关实验场景

    更多
  • 搭建Hadoop环境
  • 数据库实验室挑战任务-高级任务
  • 数据库实验室挑战任务-中级任务
  • 数据库实验室挑战任务-初级任务
  • 基于函数计算一键部署简易论坛
  • 如何实现AnalyticDB MySQL版弹性能力
    • 下一篇
    通义千问API入门教程